Neurointerface - tehnologije koje povezuju mozak i računalo - postupno postaju rutina: već smo vidjeli kako, uz pomoć mentalnih naloga, osoba može kontrolirati protezu ili tipkati tekst na računalu. Znači li to da će obećanja pisaca znanstvene fantastike koji su pisali o cjelovitom čitanju misli pomoću računala ili čak o prenošenju ljudske svijesti u računalo uskoro postati stvarnost? Ista tema - „Dopuštena ličnost“- 2019. godine posvećena je natječaju znanstvene fantastike priča „Buduće vrijeme“, u organizaciji dobrotvorne fondacije Sistema. Zajedno s organizatorima natjecanja, urednici N + 1 shvatili su na što su moderna neuronska sučelja sposobna i možemo li stvarno stvoriti punopravnu povezanost mozga i računala. A Aleksandar Kaplan nam je pomogao u tome,osnivač prve ruske laboratorije za sučelje na Moskovskom državnom sveučilištu Lomonosov.
Hakni tijelo
Neil Harbisson ima urođenu akromatopsiju, što mu je oduzelo vid u boji. Britanac, odlučivši zavesti prirodu, implantirao je posebnu kameru koja boju pretvara u zvučne informacije i šalje je u unutarnje uho. Neil sebe smatra prvim kiborgom koji je država službeno priznala.
Andrew Schwartz sa Sveučilišta u Pittsburghu je 2012. godine u Sjedinjenim Državama demonstrirao paraliziranog 53-godišnjeg pacijenta koji je pomoću elektroda implantiranih u njezin mozak slao signale robotu. Naučila je toliko kontrolirati robota da je mogla poslužiti sebi šalicu čokolade.
2016. godine u istom je laboratoriju 28-godišnji pacijent s teškom ozljedom kralježnice pružio umjetnu ruku pod kontrolom mozga Baracku Obami koji ga je posjetio. Senzori na ruci omogućili su pacijentu da osjeti stisak 44. predsjednika Sjedinjenih Država.
Suvremena biotehnologija omogućuje ljudima da "ispucaju" ograničenja svojih tijela, stvarajući simbiozu između ljudskog mozga i računala. Čini se da sve ide prema činjenici da će bioinžinjering uskoro postati dio svakodnevnog života.
Promotivni video:
Što će se dalje dogoditi? Filozof i futurist Max More, sljedbenik ideje transhumanizma, još od kraja prošlog stoljeća razvija ideju o čovjekovom prijelazu u novi stupanj evolucije koristeći, između ostalog, računalne tehnologije. U književnosti i kinematografiji u posljednja dva stoljeća slična igra futurističke mašte propadala je.
U svijetu znanstvenofantastičnog romana Neuromancer Williama Gibbsona, objavljenom 1984., razvijeni su implantati koji omogućuju njihovom nositelju da se poveže s Internetom, proširi intelektualne sposobnosti i proživi uspomene. Masamune Shiro, autor kultne japanske znanstveno-fantastične mange „Ghost in the Shell“nedavno snimljenog u SAD-u, opisuje budućnost u kojoj se bilo koji organ može zamijeniti bionikom, sve do potpunog prenošenja svijesti u tijelo robota.
Koliko daleko mogu ići neuronska sučelja u svijetu u kojem, s jedne strane, neznanje umnožava fantazije, a s druge strane, maštarije često ispadaju kao providnost?
Potencijalna razlika
Središnji živčani sustav (CNS) je složena komunikacijska mreža. Samo u mozgu postoji više od 80 milijardi neurona, a među njima postoje bilijuni veza. Svakih milisekundi unutar i izvan bilo koje živčane stanice, raspodjela pozitivnih i negativnih iona se mijenja, određujući kako i kada će reagirati na novi signal. U mirovanju neuron ima negativan potencijal u odnosu na okoliš (u prosjeku -70 milivolta), ili "potencijal odmora". Drugim riječima, polarizirano je. Ako neuron primi električni signal od drugog neurona, onda da bi ga mogao dalje prenijeti, pozitivni ioni moraju ući u živčanu stanicu. Javlja se depolarizacija. Kad depolarizacija dosegne graničnu vrijednost (otprilike -55 milivolta, međutim, ta vrijednost može varirati),stanica se uzbuđuje i pušta u sve više i više pozitivno nabijenih iona, što stvara pozitivan potencijal, ili "akcijski potencijal".
Akcijski potencijal.
Nadalje, akcijski potencijal duž aksona (staničnog komunikacijskog kanala) prenosi se na dendrit - primateljski kanal sljedeće ćelije. Međutim, akson i dendrit nisu izravno povezani, a električni impuls ne može jednostavno prijeći s jednog na drugi. Mjesto kontakta među njima naziva se sinapsom. Sinapse proizvode, prenose i primaju neurotransmitere - kemijske spojeve koji signal izravno "prosljeđuju" iz aksona jedne stanice u dendrit druge.
Kad impuls dođe do kraja aksona, on oslobađa neurotransmitere u sinaptičku pukotinu, prelazeći prostor između stanica i pričvršćujući se na kraj dendrita. Oni prisiljavaju dendrit da pusti pozitivno nabijene ione, prelaze iz počivajućeg potencijala u akcijski potencijal i prenose signal u stanično tijelo.
Vrsta neurotransmitera također određuje koji će signal biti dalje poslan. Na primjer, glutamat dovodi do pucanja neurona, gama-aminobuterna kiselina (GABA) važan je inhibitorni posrednik, a acetilkolin može učiniti oboje, ovisno o situaciji.
Ovako izgled neurona izgleda:
Dijagram neurona.
Ovako to izgleda u stvarnosti:
Neuron pod mikroskopom.
Štoviše, reakcija stanice primatelja ovisi o broju i ritmu dolaznih impulsa, informacijama koje dolaze iz drugih stanica, kao i o području mozga iz kojeg je signal poslan. Razne pomoćne stanice, endokrini i imunološki sustav, vanjsko okruženje i prethodno iskustvo - sve to određuje trenutno stanje središnjeg živčanog sustava i time utječe na ljudsko ponašanje.
I premda, kako razumijemo, središnji živčani sustav nije skup "žica", rad neurointerfacea temelji se upravo na električnoj aktivnosti živčanog sustava.
Pozitivan skok
Glavni zadatak neurointerfacea je dekodirati električni signal koji dolazi iz mozga. Program ima skup "predložaka" ili "događaja" koji se sastoje od različitih karakteristika signala: frekvencije vibracija, šiljaka (vrhovi aktivnosti), mjesta na korteksu i tako dalje. Program analizira dolazne podatke i pokušava otkriti te događaje u njima.
Naredbe poslane dalje ovise o dobivenom rezultatu, kao i o funkcionalnosti sustava u cjelini.
Primjer takvog uzorka je evocirani potencijal P300 (Pozitivni 300), koji se često koristi za takozvane pravopise - mehanizme za tipkanje teksta pomoću moždanih signala.
Kad osoba vidi simbol koji mu je potreban na ekranu, nakon 300 milisekundi može se uočiti pozitivan skok električnog potencijala na snimanju moždane aktivnosti. Nakon što otkrije P300, sustav šalje naredbu za ispis odgovarajućeg znaka.
U ovom slučaju algoritam ne može prepoznati potencijal odjednom zbog razine buke signala nasumičnim električnim aktivnostima. Stoga se simbol mora prikazati više puta, a dobiveni podaci moraju biti prosječni.
Pored jednosatne promjene potencijala, neurointerface može tražiti promjene ritmičke (tj. Oscilatorne) aktivnosti mozga uzrokovane određenim događajem. Kada dovoljno velika skupina neurona uđe u sinkroni ritam fluktuacija aktivnosti, to se može otkriti na signalnom spektrogramu u obliku ERS (sinkronizacija vezana uz događaje). Ako, naprotiv, postoji desinhronizacija oscilacija, tada spektrogram sadrži ERD (dezinhronizacija vezana uz događaje).
U trenutku kada osoba napravi ili jednostavno zamisli pokret ruku, ERD se opaža u motornom korteksu suprotne hemisfere, pri frekvenciji oscilacije od oko 10–20 hertza.
Ova i druge predloške mogu se dodijeliti programu ručno, ali često se stvaraju u procesu rada sa svakim konkretnim pojedincem. Naš je mozak, kao i značajke njegove aktivnosti, individualan i zahtijeva prilagodbu sustava na njega.
Snimanje elektroda
Većina neurointerface-a koristi elektroencefalografiju (EEG) za bilježenje aktivnosti, tj. Neinvazivnu metodu neuro-snimanja, zbog svoje relativne jednostavnosti i sigurnosti. Elektrode pričvršćene na površinu glave registriraju promjenu električnog polja uzrokovanu promjenom potencijala dendrita nakon što je akcijski potencijal "prešao" sinapsu.
U trenutku kad pozitivni ioni prodiru u dendrit, stvara se negativan potencijal u okruženju. Na drugom kraju neurona, ioni s istim nabojem počinju napuštati stanicu, stvarajući vani pozitivan potencijal, a prostor koji okružuje neuron pretvara se u dipol. Električno polje koje se širi iz dipola bilježi elektroda.
Nažalost, metoda ima nekoliko ograničenja. Lubanja, koža i drugi slojevi koji razdvajaju živčane stanice od elektroda, iako su vodiči, nisu tako dobri da ne bi iskrivili informacije o signalu.
Elektrode mogu zabilježiti samo ukupnu aktivnost mnogih susjednih neurona. Glavni doprinos rezultatu mjerenja dolaze od neurona smještenih u gornjim slojevima korteksa, čiji su procesi okomiti na njegovu površinu, jer upravo oni stvaraju dipol, čije električno polje senzor najbolje može uhvatiti.
Sve to dovodi do gubitka podataka iz dubokih struktura i smanjenja točnosti, pa je sustav prisiljen raditi s nepotpunim podacima.
Invazivne elektrode, implantirane na površini ili izravno u mozgu, omogućuju puno veću točnost.
Ako je željena funkcija povezana s površinskim slojevima mozga (na primjer, motoričkim ili osjetilnim aktivnostima), tada je implantacija ograničena na trepanning i pričvršćivanje elektroda na površinu korteksa. Senzori očitavaju ukupnu električnu aktivnost mnogih ćelija, ali ovaj signal nije iskrivljen kao u EEG-u.
Ako je aktivnost koja se nalazi dublje bitna, onda su elektrode umetnute u korteks. Čak je moguće i registrirati aktivnost pojedinih neurona pomoću posebnih mikroelektroda. Nažalost, invazivna tehnika predstavlja potencijalnu opasnost za ljude i koristi se u medicinskoj praksi samo u ekstremnim slučajevima.
Ipak, postoji nada da će tehnika u budućnosti postati manje traumatična. Američka tvrtka Neuralink planira implementirati ideju o sigurnom uvođenju tisuća tankih fleksibilnih elektroda bez bušenja u lubanju, pomoću laserskog snopa.
Nekoliko drugih laboratorija radi na biorazgradivim senzorima koji će ukloniti elektrode iz mozga.
Banana ili naranča?
Snimanje signala samo je prvi korak. Zatim ga trebate "pročitati" kako biste utvrdili namjere koje stoje iza njega. Postoje dva moguća načina dekodiranja moždanih aktivnosti: dopustite algoritmu da odabere relevantne karakteristike iz samog skupa podataka ili dajte sustavu opis parametara koje traži.
U prvom slučaju, algoritam, koji nije ograničen parametrima pretraživanja, klasificira sam "sirovi" signal i pronalazi elemente koji predviđaju namjere s najvećom vjerojatnošću. Ako, na primjer, subjekt naizmjenično razmišlja o kretanju desnom i lijevom rukom, tada program može pronaći parametre signala koji maksimalno razlikuju jednu opciju od druge.
Problem ovog pristupa je što su parametri koji opisuju električnu aktivnost mozga previše višedimenzionalni, a podaci su previše bučni s raznim bukama.
Uz drugi algoritam dekodiranja potrebno je unaprijed znati gdje i što treba tražiti. Na primjer, na primjeru gore opisanog P300 spelera, znamo da kad osoba vidi simbol, električni potencijal se mijenja na određeni način. Učimo sustav da traži te promjene.
U takvoj situaciji sposobnost dešifriranja nečije namjere vezana je za naše znanje o tome kako su moždane funkcije kodirane u neuralnoj aktivnosti. Kako se ova ili ona namjera ili stanje očituju u signalu? Nažalost, u većini slučajeva nemamo odgovor na to pitanje.
Neurobiološka istraživanja kognitivnih funkcija su u tijeku, ali svejedno, možemo dešifrirati vrlo mali dio signala. Mozak i svijest za sada su za nas "crna kutija".
Alexander Kaplan, neurofiziolog, doktor bioloških znanosti i utemeljitelj Laboratorija za neurofiziologiju i neurointerface na Moskovskom sveučilištu Lomonosov, koji je u Rusiji dobio prvo odobrenje za razvoj neuroinfekstera za komunikaciju između mozga i računala, kaže da istraživači mogu automatski dešifrirati neke ljudske namjere ili slike koje su ih zamislili na temelju EEG-a …
Međutim, trenutno ne postoji više od desetak takvih namjera i slika. To su u pravilu stanja povezana s opuštanjem i mentalnom napetošću ili s prikazom pokreta dijelova tijela. Čak se i njihovo prepoznavanje događa s greškama: na primjer, da se EEG-om utvrdi da osoba namjerava stisnuti desnu ruku u šaku, čak je i u najboljim laboratorijima moguće u ne više od 80-85 posto ukupnog broja pokušaja.
Ako pokušate shvatiti iz EEG-a hoće li osoba zamisliti bananu ili naranču, tada će broj točnih odgovora tek malo nadmašiti razinu slučajnog nagađanja.
Najžalosnije je to što nije bilo moguće poboljšati pouzdanost neurointerfaceskih sustava u prepoznavanju ljudskih namjera od strane EEG-a i proširiti popis takvih namjera više od 15 godina, unatoč značajnom napretku u razvoju algoritama i računalne tehnologije postignutom u isto vrijeme.
Očigledno, EEG odražava samo mali dio mentalne aktivnosti osobe. Stoga bi se neurointerface sustavima trebalo pristupiti s umjerenim očekivanjima i jasno istaknuti područja njihove stvarne primjene.
Izgubljen u prijevodu
Zašto ne možemo stvoriti sustav koji radi ono što mozak može lako učiniti? Ukratko, način rada mozga previše je složen za naše analitičke i računske mogućnosti.
Prvo, ne znamo "jezik" na kojem živčani sustav komunicira. Uz niz impulsa, karakteriziraju ga i mnoge varijable: značajke putova i samih stanica, kemijske reakcije koje se događaju u vrijeme prijenosa informacija, rad susjednih neuronskih mreža i drugih tjelesnih sustava.
Uz činjenicu da je "gramatika" ovog "jezika" sama po sebi složena, može se razlikovati u različitim parovima živčanih stanica. Situaciju pogoršava činjenica da su pravila komunikacije, kao i funkcije stanica i odnosi među njima, vrlo dinamični i stalno se mijenjaju pod utjecajem novih događaja i uvjeta. To eksponencijalno povećava količinu informacija koje je potrebno uzeti u obzir.
Podaci koji u potpunosti opisuju moždanu aktivnost jednostavno će utopiti svaki algoritam koji se obveže analizirati. Stoga je dešifriranje namjera, sjećanja, pokreta praktički nerešiv zadatak.
Druga prepreka je to što ne znamo baš puno o moždanim funkcijama koje želimo otkriti. Što je memorija ili vizualna slika, od čega su izrađene? Neurofiziologija i psihologija već duže vrijeme pokušavaju odgovoriti na ta pitanja, ali dosad je mali napredak u istraživanjima.
Najjednostavnije funkcije poput motoričkih i senzornih funkcija imaju prednost u tom smislu, jer se one bolje razumiju. Stoga trenutno dostupna neuronska sučelja uglavnom djeluju s njima.
U stanju su prepoznati taktilne senzacije, zamišljeno kretanje udova, odgovor na vizualnu stimulaciju i jednostavne reakcije na događaje iz okoliša, poput reakcije na pogrešku ili neusklađenosti između očekivanog podražaja i stvarnog. Ali viša živčana aktivnost ostaje nam velika tajna i danas.
Dvosmjerna komunikacija
Do sada smo samo raspravljali o situaciji u jednosmjernom čitanju informacija bez ikakvog nazadnog utjecaja. Međutim, danas već postoji tehnologija za prijenos signala s računala na mozak - CBI (sučelje računalo-mozak). To čini komunikacijski kanal neurointerface dvosmjernim.
Informacije (na primjer, zvuk, taktilne senzacije, pa čak i podaci o funkcioniranju mozga) ulaze u računalo, analiziraju se i pomoću stimulacije stanica središnjeg ili perifernog živčanog sustava prenose u mozak. Sve se to može dogoditi potpuno zaobilazeći prirodne organe percepcije i uspješno se koristi za njihovu zamjenu.
Prema Aleksandru Kaplanu, trenutno više ne postoje teorijska ograničenja za opremanje osobe s umjetnim osjetilnim "organima" povezanima izravno s moždanim strukturama. Štoviše, oni se, primjerice, aktivno uvode u svakodnevni život osobe kako bi zamijenili poremećene prirodne organe osjetila.
Za osobe s oštećenjem sluha već su dostupni takozvani kohlearni implantati: mikročipovi koji kombiniraju mikrofon s receptorima sluha. Testiranje retinalnih implantata za obnavljanje vida je započelo.
Prema Kaplanu, ne postoje tehnička ograničenja za povezivanje bilo kojeg drugog senzora na mozak koji reagira na ultrazvuk, promjene radioaktivnosti, brzine ili pritiska.
Problem je što se te tehnologije moraju u potpunosti temeljiti na našem znanju kako mozak funkcionira. Koje su, kao što smo već saznali, prilično ograničene.
Jedini način da se ovaj problem riješi, prema Kaplanu, je stvaranje bitno novog komunikacijskog kanala s vlastitim jezikom komunikacije i učenje ne samo računala, nego i mozga da prepozna nove signale.
Takvi su događaji već započeli. Na primjer, u laboratoriju primijenjene fizike na Sveučilištu Johns Hopkins prije nekoliko godina testirali su bioničnu ruku sposobnu za prijenos taktilnih informacija u mozak.
Kad dodiruju senzore umjetne ruke, elektrode stimuliraju putove perifernog živčanog sustava, koji potom prenose signal u osjetilna područja mozga. Osoba uči prepoznati dolazne signale kao različite vrste dodira. Tako, umjesto da se pokušava reproducirati taktilni sustav signala koji je prirodan za ljude, stvara se novi kanal i jezik komunikacije.
Međutim, taj je razvojni put ograničen brojem novih kanala koje možemo stvoriti i koliko će oni biti informativni za mozak, kaže Alexander Kaplan.
Futur
Kaplan vjeruje da u ovom trenutku ne postoji novi način za razvoj neurointerface tehnologija. Prema njegovim riječima, sama mogućnost sučelja za komunikaciju između mozga i računala otkrivena je 70-ih godina prošlog stoljeća, a načela mozga, na kojima se temelji današnji razvoj, opisana su prije tridesetak godina i od tada se nove ideje praktički ne pojavljuju.
Dakle, sada široko korišteni potencijal P300 otkriven je u 1960-ima, motoričke slike u 1980-ima i 1990-ima, a negativnost neusklađenosti u 1970-ima).
Znanstvenici su se nekoć nadali kako će uspjeti uspostaviti dublji informacijski kontakt između mozga i procesorske tehnologije, ali danas je postalo jasno da se oni nisu ostvarili.
Međutim, kaže Kaplan, postalo je jasno da se neurointerface mogu primijeniti za medicinsku upotrebu. Prema znanstveniku, sada razvoj neurointerfacea ide u najvećoj mjeri uvođenjem tehnologije u kliničku sferu.
Znanstvenici su se nekoć nadali kako će uspjeti uspostaviti dublji informacijski kontakt između mozga i procesorske tehnologije, ali danas je postalo jasno da se oni nisu ostvarili.
Međutim, kaže Kaplan, postalo je jasno da se neurointerface mogu primijeniti za medicinsku upotrebu. Prema znanstveniku, sada razvoj neurointerfacea ide u najvećoj mjeri uvođenjem tehnologije u kliničku sferu.
Međutim, zahvaljujući istraživanju mozga i napretku tehnologije, današnja sučelja neurona sposobna su ono što se nekad činilo neizvedivim. Ne znamo sigurno što će se dogoditi za 30, 50 ili 100 godina. Povjesničar znanosti Thomas Kuhn iznio je ideju da je razvoj znanosti ciklus: razdoblja stagnacije zamjenjuju paradigmatične promjene i znanstvene revolucije koje slijede. Sasvim je moguće da ćemo u budućnosti imati revoluciju koja će mozak izvaditi iz crne kutije. A ona će doći s najneočekivanije strane.
Maria Ermolova